matlab中数组加噪声数组后经过判决的数组与原数组的误码个数

在 Matlab 中，可以使用 randn 函数生成指定长度和均值方差的高斯白噪声数组，然后将其加到原始数组中，得到带噪声的数组。接着，可以使用判决函数对带噪声的数组进行处理，得到判决后的数组。误码个数可以通过比较原始数组和判决后的数组的不同之处来计算。

下面是一个示例代码，用于生成长度为 N 的原始数组，加入均值为 0、方差为 sigma^2 的高斯白噪声数组，然后进行判决，并计算误码个数：

N = 1000; % 原始数组长度
sigma = 0.1; % 噪声方差

% 生成原始数组
x = randi([0,1],1,N);

% 生成高斯白噪声数组
noise = sigma*randn(1,N);

% 加入噪声
y = x + noise;

% 判决
y_dec = y > 0.5;

% 计算误码个数
err_cnt = sum(x ~= y_dec);
disp(['误码个数：', num2str(err_cnt)]);

在这个示例中，我们假设原始数组中的元素只有 0 和 1 两种取值，生成的高斯白噪声数组均值为 0，方差为 sigma^2，然后将其加入到原始数组中。在判决时，我们采用了简单的阈值判决方法，即将带噪声的数组中大于 0.5 的元素判定为 1，小于等于 0.5 的元素判定为 0。最后，我们计算原始数组和判决后的数组不同之处的个数，这个数就是误码个数。

需要注意的是，这个示例中的判决方法非常简单，实际应用中可能需要更加复杂的判决算法，例如最大似然判决、最小误差率判决等。

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matlab中数组加噪声数组后经过判决的数组与原数组的误码率

在Matlab中，可以使用awgn函数为一个向量或矩阵添加高斯噪声。假设我们有一个原始数组x和添加了噪声数组y，则可以使用下面的代码来计算误码率：

% 生成原始数组x
x = [1 0 1 1 0 1];

% 添加高斯噪声
SNR = 10; % 信噪比为10dB
y = awgn(x, SNR, 'measured');

% 进行判决，计算误码率
threshold = 0.5; % 设置一个阈值
dec = y > threshold; % 对y进行判决
error_rate = sum(abs(dec - x)) / length(x); % 计算误码率

在上面的代码中，我们设置信噪比为10dB，使用awgn函数生成了一个添加了高斯噪声的数组y。然后，我们将y与一个阈值进行比较，得到了一个判决数组dec。最后，我们计算了判决数组与原始数组的误码率。该误码率表示了经过加噪声和判决后，数组中有多少个元素被错误地改变了。

matlab中一个数组只有0和1，数组添加高斯白噪声数组后，数组经过判决得出数组，数组与原数组之间的误码

可以使用MATLAB中的awgn函数添加高斯白噪声数组，然后进行判决，最后计算误码率。

假设原始数组为x，添加高斯白噪声后得到y，判决后得到z，误码率为BER。

可以按照以下步骤进行操作：

1. 生成一个只包含0和1的数组x。

x = randi([0 1], 1, N);

其中N为数组长度。

2. 使用awgn函数添加高斯白噪声。

SNR = 10; % 信噪比
y = awgn(x, SNR, 'measured');

3. 进行判决，将y中大于0.5的元素置为1，小于等于0.5的元素置为0。

z = y > 0.5;

4. 计算误码率。

BER = sum(z ~= x) / N;

其中，`sum(z ~= x)`表示z和x中不相等的元素个数，`N`表示数组长度。